#按手机品牌统计评分最大值、最小值、算术平均数和中位数
import numpy as np
brand=np.loadtxt(r"C:\Users\liuqing\Desktop\python\Mobile.csv",delimiter=',',usecols=(0,),dtype=np.string_,unpack=True)
rating=np.loadtxt(r"C:\Users\liuqing\Desktop\python\Mobile.csv",delimiter=',',usecols=(2,),dtype=int,unpack=True)
# print(brand,rating)
# 手机品牌的数量
u_brand=np.unique(brand)
# print(u_brand)
b_size=u_brand.size
# print(b_size)
# 创建一个对象类型的数组，可以包含字符串和浮点,整型类型
brand_rating = np.empty((b_size, 5), dtype=object)
j=0
for i in u_brand:
    brand_rating[j,0]=i
#     满足某一价格条件的元素索引值
    brand_cond=np.where(brand==i)
#     使用元素索引值提取评分元素
    m_rating=rating[brand_cond]
#     最大评分
    brand_rating[j,1]=np.max(m_rating)
#     最小评分
    brand_rating[j,2]=np.min(m_rating)
#     评分平均值
    brand_rating[j,3]=np.mean(m_rating)
#     评分中位数
    brand_rating[j,4]=np.median(m_rating)
    j+=1
print('输出按照品牌分类统计分析的结果：',brand_rating)